ONUS - 자동 취약성 평가 및 침투 테스트

maverickaayush가 제작했습니다.

로컬 호스팅, 에어갭(air-gapped) 방식의 VAPT 도구: 승인된 대상 도메인을 지정하면 8개의 스캐닝 모듈을 병렬로 실행하고, 모든 발견 항목을 결정론적으로(CVSS v3.1) 점수화하며, 로컬 LLM을 통해 선택적으로 AI 생성 평이한 영어 설명을 추가하고, PDF 보고서와 실시간 웹 대시보드를 생성합니다. 외부 API 호출 없음 - 모든 것이 자체 네트워크에서 실행됩니다.

ONUS 실행 방법은 두 가지입니다:

• 자체 호스팅(이 저장소): docker compose up → 도메인 입력 → 인증 확인란 체크 → 스캔. 계정, 로그인, 이메일 인증 불필요 - 설계상 단일 운영자용이며, 아래의 모든 내용은 이 경로를 기준으로 합니다.
• 호스팅: 관리형 인스턴스가 **tryonus.tech**에서 운영 중입니다. 계정/OAuth 로그인, 스캔 큐, 사용자별 기록과 같은 프로덕션 전용 기능을 추가로 제공하며, 이러한 기능은 이 저장소에서 기본적으로 꺼져 있어 자체 호스팅이 단순하게 유지됩니다. 자체 호스팅 vs 호스팅을 참조하세요.

기능

• 8개의 병렬 스캐닝 모듈 (Celery) - 네트워크 정찰(포트/서비스/서브도메인/DNS/WHOIS), 웹 애플리케이션 스캐닝(ZAP + Nikto + Katana), SSL/TLS 구성, HTTP 보안 헤더, OWASP Top 10 검사, 기술 핑거프린팅/WAF 탐지, CVE 스캐닝(Nuclei), 디렉터리 열거(FFUF).
• 결정론적 CVSS v3.1 점수화 - 심각도, CVSS 점수/벡터, 우선순위, OWASP 카테고리는 규칙 카탈로그에서 계산되며 LLM이 추측하지 않습니다. 동일한 스캔을 두 번 실행하면 바이트 단위로 동일한 숫자 필드가 생성됩니다.
• 신뢰도 검증 - 발견 항목은 수동적으로 재확인(비파괴적 재관찰만)되며, 조용히 삭제되지 않고 confirmed / probable / unverified로 태그됩니다.
• 선택적 로컬 AI 분석 - Ollama + Qwen 2.5 7B가 점수화된 발견 항목을 평이한 영어 설명과 조치 단계로 변환합니다. 완전히 에어갭 처리되며, 이 기능 없이도 도구가 작동합니다(아래 빠른 시작 참조).
• 컨텍스트 인식형 실행 가능한 조치 - 모든 발견 항목은 구체적인 다음 단계로 끝납니다. 안정적인 문제는 결정론적 템플릿을 사용하고, 진정으로 컨텍스트에 종속적인 문제는 AI를 사용합니다. 또한 관리형 플랫폼 탐지(Vercel / Cloudflare / Netlify / GitHub Pages / …)를 통해 플랫폼 소유 TLS 발견 항목이 해당 계층을 누가 제어하는지와 다음에 무엇을 해야 하는지를 알려주므로, 불가능한 "서버 구성 편집" 조언 대신 실제 실행 가능한 지침을 제공합니다.
• PDF 보고서 + 웹 대시보드 - WeasyPrint로 렌더링된 보고서와 Next.js 대시보드, 둘 다 동일하게 점수화/설명 처리된 발견 항목으로 구동됩니다.

자체 호스팅 vs 호스팅

	자체 호스팅(이 저장소)	호스팅(tryonus.tech)
설정	docker compose up	없음 - 사이트만 열면 됨
로그인	없음 - 단일 운영자	계정 / Google / GitHub OAuth
스캔 흐름	도메인 → 인증 확인란 → 스캔	로그인 후 동일
추가 기능	-	스캔 큐, 사용자별 기록, 호스팅 이메일
실행 환경	자체 네트워크, 에어갭	관리형 클라우드

자체 호스팅 기본 경로는 의도적으로 단순하게 설계되었습니다: 가입 없음, 이메일 인증 없음, OAuth 없음. 호스팅 전용 기능(인증, 스캔 큐)은 기본적으로 꺼진 구성 플래그(REQUIRE_AUTH=false, HOSTED_QUEUE_ENABLED=false; 구성 참조) 뒤에 있으며 docker-compose.yml에는 설정되어 있지 않으므로 ONUS를 로컬에서 실행할 때 로그인을 요구하지 않습니다. 설정이 전혀 필요 없으신가요? **tryonus.tech**의 호스팅 사이트를 사용하세요.

스크린샷

새 스캔	실시간 스캔 상태

보고서 대시보드	스캔 탐색

아키텍처

domain → [recon | webscan | ssl_tls | headers | owasp | tech_fingerprint | nuclei | enumeration] (parallel, Celery)
       → any module failed/timed out? → pause for operator retry/continue/cancel
       → aggregator (dedup + OWASP-map + sort)
       → confidence verification (passive re-observation)
       → deterministic CVSS scoring
       → Ollama (Qwen 2.5 7B) AI analysis
       → WeasyPrint PDF + PostgreSQL
       → dashboard / PDF download

6개 계층: Next.js 프론트엔드 → FastAPI → Celery/Redis → 8개의 병렬 스캐닝 모듈 → Ollama (Qwen 2.5 7B) → WeasyPrint PDF + 대시보드. 전체 세부 사항은 ARCHITECTURE.md(스키마, 계약, 가드레일)와 docs/QUICK_REF.md(일반적인 변경 사항 빠른 조회)에서 확인할 수 있습니다.

사전 요구 사항

• Docker + Docker Compose v2
• 약 8GB의 여유 디스크. 빌드된 이미지의 총 용량은 약 6.8GB(백엔드와 워커는 각각 약 3.25GB - Nuclei 템플릿과 Playwright를 통한 헤드리스 Chromium을 번들하며, 여기에 약 270MB의 프론트엔드가 추가됨)이며, 빌드 자체에도 그 위에 추가 여유 공간이 필요합니다.
• 약 6GB의 여유 RAM. ZAP 사이드카만 해도 4GB로 제한되어 있으며(mem_limit: 4g), Postgres, Redis, API, 워커, 프론트엔드가 그와 함께 실행됩니다.
• 첫 빌드는 양호한 연결 환경에서 약 10-15분이 소요됩니다.

빠른 시작

위의 사전 요구 사항을 확인하세요: 약 8GB 디스크와 약 6GB RAM이 필요하며, 첫 빌드는 10-15분이 소요됩니다.

cp .env.example .env
cp backend/subfinder-config/provider-config.yaml.example backend/subfinder-config/provider-config.yaml
docker compose up -d
docker compose ps        # wait for zap to report healthy (~2 min)

**http://localhost:3000**을 열고 도메인을 입력한 뒤 인증 확인란을 체크하고 스캔을 시작하세요.

로그인, 가입, 이메일 인증이 없습니다. 자체 호스팅 ONUS는 기본적으로 단일 운영자용입니다 - 대시보드를 열고 스캔하는 사이에 계정 단계가 없습니다.

Ollama 설치 없이도 작동합니다. CVSS/심각도/우선순위 점수화는 항상 결정론적입니다(analysis/cvss_scorer.py) - Ollama가 실행되지 않으면 발견 항목은 AI 생성 문구 대신 규칙 기반 설명 템플릿이 적용됩니다. 활성화하려면 아래의 "선택 사항: AI 생성 설명 활성화"를 참조하세요.

이 도구를 실행하는 데 API 키가 전혀 필요 없습니다. 이 도구가 감싸는 모든 스캐닝 도구(nmap, ZAP, Nikto, testssl.sh, Nuclei, Amass, Naabu, httpx, WhatWeb, WAFW00F, FFUF)와 Ollama 자체는 키 없이도 완전히 작동합니다. 위의 subfinder 구성 복사 단계가 유일한 선택적 예외입니다 - 빈 템플릿으로 두어도 괜찮으며, subfinder는 무료/공개 소스만 사용하여 실행됩니다. 서브도메인 열거를 강화하려면 시작 전에 해당 파일에 최대 2개의 무료 티어 키를 추가할 수 있습니다: GitHub 개인 액세스 토큰과 ProjectDiscovery Chaos API 키 - provider-config.yaml.example 내부의 주석을 참조하세요.

선택 사항: AI 생성 설명 활성화

Ollama는 호스트에서 네이티브로 실행되므로(Docker가 아님) 호스트의 GPU를 직접 사용할 수 있습니다; 컨테이너는 host.docker.internal을 통해 접근합니다.

1. 호스트에 Ollama 설치: https://ollama.com/install.sh
2. 모델 가져오기: ollama pull qwen2.5:7b
3. Docker 컨테이너에서 Ollama에 접근할 수 있게 설정 (Ollama는 기본적으로 127.0.0.1 전용으로, Docker의 브리지 네트워크는 접근할 수 없음):

   sudo systemctl edit ollama
   

   [Service] 아래에 추가:

   [Service]
   Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
   

   저장한 다음:

   sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
   

   참고: 이렇게 하면 Docker뿐만 아니라 로컬 네트워크에서도 Ollama에 접근할 수 있게 됩니다 - 개인 머신에서는 문제없지만, 공유 머신에서는 방화벽 규칙을 추가할 만합니다.
4. 확인: curl http://localhost:11434/api/tags
5. 백엔드/워커가 이를 인식하도록 재시작: docker compose restart backend worker

선택 사항: 연습용 대상

compose 파일은 또한 자체 승인 대상 없이 스캐너를 시험해 볼 수 있도록 12개의 의도적으로 취약한 연습용 앱(Juice Shop, DVWA, bWAPP, Mutillidae, NodeGoat, ModSecurity WAF 뒤의 DVWP/WordPress, Metasploitable2, WebGoat)을 정의합니다. 이들은 Compose 프로필 뒤에 게이트되어 있어 기본적으로 빌드/시작되지 않습니다:

docker compose --profile targets up -d

경고: 이들은 의도적으로 취약하며 일부는 실제 백도어가 포함된 서비스입니다 (Metasploitable2는 활성 vsftpd 백도어를 탑재합니다). targets 프로필은 인터넷이나 공유 네트워크에서 접근할 수 없는 머신에서만 실행하세요 - 공개 클라우드 인스턴스나 노출된 호스트에서는 절대 실행하지 마세요.

대부분은 사전 빌드된 이미지로 실행되며 추가로 필요한 것이 없습니다. 두 개(nodegoat와 dvwp-wordpress)는 이 저장소에 포함되지 않은 소스에서 빌드되므로 먼저 클론해야 합니다:

git clone https://github.com/OWASP/NodeGoat nodegoat-src
git clone https://github.com/vavkamil/dvwp dvwp-src

실행 시 게시되는 포트: Juice Shop :3001, DVWA :8081, bWAPP :8083, Mutillidae :8084, NodeGoat :8085, DVWP(WAF, TLS 경유) :8444, WebGoat :8082. Metasploitable2는 실제 백도어/인증 없는 네트워크 서비스를 노출하므로 호스트 포트를 게시하지 않습니다(Docker 내부 네트워크를 통해 backend/worker에서만 접근 가능).

구성

.env(.env.example에서 복사)를 통해 설정하는 환경 변수: